دوره اصول و روش‌های تست و رفع اشکال در خطوط لولهٔ پردازش داده و مدل‌های یادگیری ماشین با جاوا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و روش‌های تست و رفع اشکال در خطوط لولهٔ پردازش داده و مدل‌های یادگیری ماشین با جاوا

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: تست و اشکال‌زدایی خطوط لولهٔ یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 3. مراحل توسعهٔ سیستم‌های هوش مصنوعی
• 4. اهمیت تست در خطوط لولهٔ یادگیری ماشین
• 5. چالش‌های تست مدل‌های یادگیری ماشین
• 6. معماری خطوط لولهٔ پردازش داده
• 7. مراحل پیش‌پردازش داده
• 8. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 10. انتخاب و استخراج ویژگی‌ها
• 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 13. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 14. معیارهای سنجش دقت و کارایی
• 15. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 16. تنظیم هایپرپارامترها
• 17. مقدمه‌ای بر تست واحد (Unit Testing) در جاوا
• 18. تست اجزای پیش‌پردازش داده
• 19. تست توابع مهندسی ویژگی
• 20. تست الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 21. تست مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. تست مدل‌های رگرسیون
• 23. تست مدل‌های خوشه‌بندی
• 24. تست واحد برای وظایف مرتبط با داده
• 25. استفاده از فریم‌ورک‌های تست جاوا (JUnit)
• 26. اصول طراحی تست‌های واحد موثر
• 27. نوشتن تست‌های قابل نگهداری
• 28. پوشش تست (Test Coverage)
• 29. اهمیت پوشش تست در خطوط لوله
• 30. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 31. تست تعامل بین اجزای خط لوله
• 32. تست جریان داده بین مراحل
• 33. تست ارتباط با پایگاه داده
• 34. تست ارتباط با سرویس‌های خارجی
• 35. استفاده از ابزارهای تست یکپارچه‌سازی
• 36. تست سیستم (System Testing)
• 37. تست سرتاسری (End-to-End Testing)
• 38. سناریوهای تست سیستم
• 39. تست عملکرد (Performance Testing)
• 40. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی
• 41. بهینه‌سازی سرعت پردازش داده
• 42. بهینه‌سازی زمان آموزش مدل
• 43. تست مقیاس‌پذیری (Scalability Testing)
• 44. تست بار (Load Testing)
• 45. تست استرس (Stress Testing)
• 46. مقدمه‌ای بر اشکال‌زدایی (Debugging)
• 47. استراتژی‌های اشکال‌زدایی موثر
• 48. استفاده از دیباگر جاوا
• 49. ردیابی خطا در اجرای خط لوله
• 50. تحلیل لاگ‌ها و پیام‌های خطا
• 51. اشکال‌زدایی مشکلات پیش‌پردازش داده
• 52. اشکال‌زدایی خطاهای مهندسی ویژگی
• 53. اشکال‌زدایی خطاهای آموزش مدل
• 54. اشکال‌زدایی مشکلات ارزیابی مدل
• 55. اشکال‌زدایی مشکلات یکپارچه‌سازی
• 56. اشکال‌زدایی مشکلات عملکردی
• 57. تکنیک‌های پیشرفته اشکال‌زدایی
• 58. مدیریت خطا و استثنا در جاوا
• 59. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی خطا
• 60. اصول تست خودکار (Automated Testing)
• 61. اهمیت تست خودکار در پروژه‌های بزرگ
• 62. تست رگرسیون (Regression Testing)
• 63. مدیریت مجموعه تست‌ها
• 64. زمان‌بندی اجرای تست‌ها
• 65. یکپارچه‌سازی تست با فرآیند CI/CD
• 66. مقدمه‌ای بر Continuous Integration (CI)
• 67. مقدمه‌ای بر Continuous Delivery (CD)
• 68. ابزارهای CI/CD (مانند Jenkins, GitLab CI)
• 69. تنظیم پایپ‌لاین‌های CI/CD برای خطوط لوله ML
• 70. تست در پایپ‌لاین CI/CD
• 71. نظارت بر نتایج تست در CI/CD
• 72. مدیریت وابستگی‌های پروژه
• 73. استفاده از Maven یا Gradle برای مدیریت وابستگی‌ها
• 74. تست در محیط‌های مختلف (Development, Staging, Production)
• 75. تست A/B در خطوط لوله ML
• 76. تست مدل‌های جدید در مقابل مدل‌های موجود
• 77. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 78. تست قابلیت تفسیرپذیری (Explainability Testing)
• 79. پایش مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 80. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 81. تشخیص انحراف مدل (Model Drift)
• 82. بازآموزی مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 83. مستندسازی تست‌ها و فرآیندهای اشکال‌زدایی
• 84. اصول مهندسی نرم‌افزار قابل اعتماد
• 85. تست و اشکال‌زدایی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 86. ملاحظات امنیتی در تست خطوط لوله ML
• 87. تست انطباق با مقررات (در صورت لزوم)
• 88. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 89. مقدمه‌ای بر توسعه چابک (Agile) در ML
• 90. تست و اشکال‌زدایی در چرخه عمر توسعه ML
• 91. بهبود مستمر فرآیندهای تست و اشکال‌زدایی
• 92. آینده تست و اشکال‌زدایی در هوش مصنوعی